Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Machine Learning-Experten zur Entwicklung innovativer Empfehlungssysteme.
- Unternehmen: Pinterest, eine Plattform für kreative Inspiration und Ideen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und inspiriere Millionen von Nutzern.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in ML und 3 Jahre Führungserfahrung.
Über Pinterest: Millionen von Menschen auf der ganzen Welt kommen zu unserer Plattform, um kreative Ideen zu finden, von neuen Möglichkeiten zu träumen und Erinnerungen zu planen, die ein Leben lang halten. Bei Pinterest haben wir die Mission, jedem die Inspiration zu bringen, ein Leben zu schaffen, das er liebt, und das beginnt mit den Menschen hinter dem Produkt. Entdecken Sie eine Karriere, in der Sie Innovationen für Millionen entfachen, Leidenschaft in Wachstumschancen verwandeln, die einzigartigen Erfahrungen anderer feiern und die Flexibilität genießen, Ihre beste Arbeit zu leisten.
Die Applied Science-Abteilung spielt eine entscheidende Rolle in dieser Mission, indem sie modernste maschinelle Lernlösungen entwickelt, die über alle Ingenieurteams von Pinterest skalieren. Wir suchen einen hochqualifizierten Engineering Manager mit einem tiefen Verständnis für moderne Empfehlungssysteme, um ein Team von Forschern und Ingenieuren im Bereich maschinelles Lernen innerhalb des Applied Science-Teams zu leiten und zu entwickeln.
Was Sie tun werden:
- Vision und Strategie: Besitzen Sie die technische Roadmap und die strategische Vision für die nächsten Generationen von Empfehlungssystemen bei Pinterest.
- Forschung in Produktion: Erfolgreiche Übergabe bahnbrechender ML-Forschung in produktionsbereite Systeme, die direkt die Kernmetriken des Unternehmens beeinflussen.
- Teamführung und Kultur: Leiten, inspirieren und entwickeln Sie ein talentiertes Team von Forschern und Ingenieuren im Bereich maschinelles Lernen, das sich auf Empfehlungssysteme spezialisiert hat.
- Kollaboration über Abteilungen hinweg: Arbeiten Sie mit Core Engineering, Ads Engineering, Infrastruktur, Content und Data Science-Teams zusammen, um Lösungen für komplexe Ingenieurherausforderungen zu prototypisieren, zu bauen und zu skalieren.
Was wir suchen:
- Technische Tiefe: 7+ Jahre kombinierte akademische und industrielle Erfahrung mit modernen ML-Technologien.
- Nachgewiesene Ausführung: Eine Erfolgsbilanz bei der Umsetzung von Initiativen mit hohem Einfluss in mehreren Produktbereichen.
- Talententwicklung: Erfahrung in der Mentoring- und Coaching-Arbeit mit Software- und Maschinenlern-Ingenieuren.
- Kontinuierlicher Lernender: Ein selbstmotivierter Lerner, der über Branchentrends und neue Tools informiert bleibt.
- Geschäfts- und Produktverständnis: Die Fähigkeit, vage Fragen in klar definierte Projekte mit Erfolgskriterien umzuwandeln.
- Kommunikation und Glaubwürdigkeit: Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Ergebnisse zu vermitteln.
- Akademische Qualifikationen: MS/PhD in Informatik, ML, NLP, Statistik oder verwandten Bereichen.
Zusätzliche Informationen: Diese Position ist nicht für Umzugsunterstützung geeignet. Bei Pinterest glauben wir, dass der Arbeitsplatz für jeden Mitarbeiter gerecht, inklusiv und inspirierend sein sollte.
Sr. Manager, Machine Learning Engineering-Applied Research Arbeitgeber: Pinterest
Pinterest ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und inspirierende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Kreativität entfalten können. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung fördert Pinterest die berufliche Entfaltung seiner Angestellten, während sie an innovativen Datenlösungen arbeiten, die Millionen von Nutzern weltweit unterstützen. Die Unternehmenskultur schätzt Vielfalt und Zusammenarbeit, was zu einem dynamischen und unterstützenden Team führt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Manager, Machine Learning Engineering-Applied Research erhalten könntest
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie Pinterest auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch Pinterest, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von Pinterest für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie Pinterest zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei Pinterest über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Sr. Manager, Machine Learning Engineering-Applied Research mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei Pinterest arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pinterest vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.
